發(fā)布時(shí)間：2020-05-01 14:26

【摘要】：車(chē)輛在行進(jìn)過(guò)程中,地面的激勵(lì)形式和起伏狀態(tài)對(duì)其行駛平順性有著非常大的影響。懸架作為車(chē)輛底盤(pán)的重要組成部分,能在一定程度上緩和不平路面對(duì)于車(chē)身的沖擊,如何通過(guò)傳感器感知車(chē)輛前方的地形及障礙物信息進(jìn)而控制主動(dòng)懸架系統(tǒng),從而提高車(chē)輛的行駛平順性正逐漸受到越來(lái)越多科研人員的關(guān)注。本文結(jié)合國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題“高機(jī)動(dòng)應(yīng)急救援車(chē)輛(含消防車(chē)輛)專(zhuān)用底盤(pán)及懸架關(guān)鍵技術(shù)研究”(項(xiàng)目編號(hào):2016YFC0802902),圍繞車(chē)前地形掃描感知系統(tǒng)完成了車(chē)前地形的數(shù)據(jù)采集和進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理工作,最后生成了車(chē)輛前方的地形高程圖。論文主要完成的工作如下:首先,設(shè)計(jì)并搭建了基于多激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。介紹了車(chē)前地形掃描感知系統(tǒng)的硬件組成(激光雷達(dá)、INS以及GPS)及其工作原理,分析了系統(tǒng)平臺(tái)的各項(xiàng)誤差;著重介紹了多激光雷達(dá)的安裝位置和安裝方式;論證了多激光雷達(dá)安裝的必要性并對(duì)多激光雷達(dá)進(jìn)行了聯(lián)合標(biāo)定。其次,對(duì)激光雷達(dá)常用的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行總結(jié)與概括。著重介紹點(diǎn)云濾波和配準(zhǔn)技術(shù)對(duì)于車(chē)前地形復(fù)現(xiàn)的重要性和必要性;詳述激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波和配準(zhǔn)的相關(guān)算法及精度評(píng)定方法;通過(guò)分析對(duì)比各種濾波算法和配準(zhǔn)算法的適用性及優(yōu)缺點(diǎn),篩選適合本項(xiàng)目的濾波和配準(zhǔn)算法。再次,用改進(jìn)的線性預(yù)測(cè)濾波算法提高濾波效果。考慮到傳統(tǒng)的線性預(yù)測(cè)濾波算法對(duì)不同的地形適應(yīng)性較好,對(duì)比其他算法優(yōu)勢(shì)明顯,但也存在噪聲點(diǎn)對(duì)后期地形趨勢(shì)面擬合影響大的缺點(diǎn)。我們對(duì)該濾波算法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)噪聲點(diǎn)剔除和數(shù)據(jù)格網(wǎng)化分塊處理提高精度,通過(guò)迭代終止條件判斷提高效率;并通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)的線性預(yù)測(cè)濾波算法的優(yōu)越性。最后,采用優(yōu)化的ICP配準(zhǔn)算法完成了車(chē)輛前方障礙物及地形的精確配準(zhǔn),通過(guò)對(duì)車(chē)前地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面擬合完成了車(chē)前地形高程的曲面重建。由于ICP算法在配準(zhǔn)過(guò)程中極易造成局部最優(yōu)導(dǎo)致配準(zhǔn)失敗,當(dāng)今對(duì)于點(diǎn)云配準(zhǔn)的效率和精度要求越來(lái)越高,傳統(tǒng)的ICP算法很難達(dá)到要求。本文引入主成分分析法提高配準(zhǔn)精度,利用kd-tree結(jié)構(gòu)與方向向量閾值實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云精確配準(zhǔn)。最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證該優(yōu)化算法的有效性,并最終通過(guò)調(diào)用PCL庫(kù)中的曲面擬合算法生成了車(chē)前地形的三維高程圖。
【圖文】：

第 1 章 緒論算法會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征產(chǎn)生彎曲；Vosselman[18]教授提基于坡度變化的濾波算法；Clarenz[19]基于各向異性的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法；Axelsson[20]教授的基于不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）的濾波算法；Kraus[21]的迭代最近點(diǎn)線性預(yù)測(cè)濾波算法等。隨著激光雷達(dá)的普及以及濾波技術(shù)在國(guó)內(nèi)的推廣，，國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者提出了新的濾波算法，并對(duì)國(guó)外的濾波算法進(jìn)行了有效的升級(jí)和改進(jìn)并取得了較好的濾波效果。相對(duì)突出的學(xué)者有：張小紅的基于移動(dòng)曲面擬合濾波算法[22]；孫正林改進(jìn)了 Mean-Shift 濾波算法等[23]。

1.3.2 點(diǎn)云配準(zhǔn)算法車(chē)載激光雷達(dá)在車(chē)前地形掃描的過(guò)程中，由于車(chē)輛自身的移動(dòng)、轉(zhuǎn)向和凹路面的影響，激光雷達(dá)在掃描車(chē)前地形以及車(chē)前障礙物時(shí)，會(huì)出現(xiàn)不同視角采的情況，由于我們受使用的硬件水平限制，常規(guī)的數(shù)據(jù)采集很難保證得到密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，稀疏點(diǎn)云不利于后期精準(zhǔn)的三維地形及車(chē)前障礙物重建。所以我們要配準(zhǔn)來(lái)整合不同視角下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一到相同的坐標(biāo)系下，進(jìn)而得車(chē)前地形及障礙物完整且密集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為下一步的曲面重建打好基礎(chǔ)。我只有得到準(zhǔn)確且密集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，才能提高地形重建的精度，才能保證車(chē)輛主預(yù)瞄懸架系統(tǒng)所接收到的是真實(shí)的車(chē)前地形高程信息，主動(dòng)懸架控制器才能根地形高程去調(diào)節(jié)作動(dòng)缸伸縮，進(jìn)而保證車(chē)輛的行駛平順性。圖 1.5 表示配準(zhǔn)前效果對(duì)比圖。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN958.98;U463.67

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